KR102286137B1 - 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치 및 그의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치는 댁 내의 미세 먼지 정보에 기초하여, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 추론하는 공기 청정기 배치 모델을 저장하는 메모리 및 댁 내의 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보를 획득하고, 상기 공기 청정기 모델을 이용하여, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정보로부터, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 결정하고, 결정된 배치 위치를 출력하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치 및 그의 동작 방법 {ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR GUIDING ARRANGEMENT LOCATION OF AIR CLEANING DEVICE AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치에 관한 것이다.
일반적으로 건물의 실내가 외부와 통풍이 잘되지 않은 상태에서 실내에서 사람이 장시간 활동하게 되면 CO2 및 미세먼지 증가로 인하여 실내가 쾌적한 상태를 유지하지 못하게 되므로 실내를 환기시켜주어야 한다.
최근에는, 실내의 공기 청정을 위해, 공기 청정기가 많이 사용되고 있다.
특히, 댁 내의 공기 청정기는 거실 또는 안방에 배치된다.
종래의 공기 청정기는 댁 내의 미세 먼지 분포 또는 초 미세 먼지 분포와는 상관 없이, 사용자의 임의로 배치되는 경우가 많다.
이 경우, 공기 청정기를 통해 측정된 미세 먼지의 농도 또는 초 미세 먼지의 농도는 공기 청정기의 근처에서 측정된 수치이므로, 댁 내 전체를 대표할 수 없다.
따라서, 공기 청정기를 통해 측정된 미세 먼지의 농도나 초 미세 먼지의 농도가 낮더라도, 실제로는, 미세 먼지의 농도가 초 미세 먼지의 농도가 높은 구역들이 존재한다.
이에 따라, 댁 내의 공기 상황을 정확히 반영하여, 공기 청정기를 배치하는 방법이 고려될 필요가 있다.
이와 관련된 선행문헌으로는, 일본 공개특허공보 특개2016-142489호, 등록특허공보 제10-1591735호, 공개특허공보 제10-2016-0100735호가 있다.
본 발명은 댁 내의 공기 상황을 반영하여, 공기 청정기의 최적 배치 위치를 가이드 할 수 있는 인공 지능 장치의 제공을 목적으로 한다.
본 발명은 실시간으로, 변화하는 댁 내의 미세 먼지 분포를 반영하여, 공기 청정기의 최적 배치 위치를 가이드할 수 있는 인공 지능 장치의 제공을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 공기 청정기 배치 모델을 이용하여, 댁 내의 공기 상황을 나타내는 미세 먼지 분포로부터, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 결정하고, 결정된 배치 위치를 출력할 수 있다.
본 발명은 실시간으로, 재 측정된 미세 먼지 분포로부터, 현재 배치된 공기 청정기의 배치 위치 전환을 가이드할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자는 공기 청정기의 최적 배치 위치를 가이드 받을 수 있다. 이에 따라, 공기 청정기가 배치된 경우, 댁 내의 공기 상황이 크게 개선될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 공기 청정기의 최적 배치 위치가 실시간으로 가이드 되어, 댁 내의 공기 상황가 최적 상태로 유지될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기의 사시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기의 저면도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치의 동작 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시 예에 따라, 공기 청정기 배치 모델의 학습 과정을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 사용자 화면을 설명하는 도면이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 공기 청정기 배치 모델이 강화 학습됨에 따라 공기 청정기의 최적 배치 위치를 재 추천하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 13 및 도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 인공 지능 시스템의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 '모듈' 및 '부'는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<자율 주행(Self-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
<확장 현실(XR: eXtended Reality)>
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+자율주행>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+XR>
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
<AI+로봇+XR>
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
<AI+자율주행+XR>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기(500)를 나타낸다.
도 1과 중복되는 설명은 생략한다.
도 4를 참조하면, 로봇 청소기(500)는 도 1의 구성 요소에 비해, 주행 구동부(160)과 청소부(190)를 더 포함할 수 있다.
입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라(Camera, 121), 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰(Microphone, 122), 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부(User Input Unit, 123)를 포함할 수 있다.
입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어 명령으로 처리될 수 있다.
입력부(120)는 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터, 또는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 영상 정보의 입력을 위하여, 로봇 청소기(500)는 하나 또는 복수의 카메라(121)들을 구비할 수 있다.
카메라(121)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리한다. 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(Display Unit, 151)에 표시되거나 메모리(170)에 저장될 수 있다.
마이크로폰(122)은 외부의 음향 신호를 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 처리된 음성 데이터는 로봇 청소기(500)에서 수행 중인 기능(또는 실행 중인 응용 프로그램)에 따라 다양하게 활용될 수 있다. 한편, 마이크로폰(122)에는 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘이 적용될 수 있다.
사용자 입력부(123)는 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 것으로서, 사용자 입력부(123)를 통해 정보가 입력되면, 프로세서(180)는 입력된 정보에 대응되도록 로봇 청소기(500)의 동작을 제어할 수 있다.
사용자 입력부(123)는 기계식 (mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 예컨대, 단말기(100)의 전/후면 또는 측면에 위치하는 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 터치식 입력수단을 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치식 입력수단은, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다.
센싱부(140)는 센서부라고 칭할 수 있다.
센싱부(140)는 깊이 센서(미도시) 또는 RGB 센서(미도시) 중 하나 이상을 포함하여, 인공 지능 장치(100)의 주변에 대한 영상 데이터를 획득할 수 있다.
깊이 센서는 발광부(미도시)로부터 조사된 빛이 사물에 반사되어 돌아옴을 감지할 수 있다. 깊이 센서는 돌아온 빛을 감지한 시간 차이, 돌아온 빛의 양 등에 기초하여, 사물과의 거리를 측정할 수 있다.
깊이 센서는 측정된 사물 간의 거리에 기초하여, 인공 지능 장치(100) 주위에 대한 2차원 영상 정보 또는 3차원 영상 정보를 획득할 수 있다.
RGB 센서는 로봇 청소기(500) 주위의 사물 또는 사용자에 대한 컬러 영상 정보를 획득할 수 있다. 컬러 영상 정보는 사물의 촬영 영상일 수 있다. RGB 센서는 RGB 카메라로 명명될 수 있다.
이때, 카메라(121)가 RGB 센서를 의미할 수도 있다.
출력부(150)는 디스플레이부(Display Unit, 151), 음향 출력부(Sound Output Unit, 152), 햅틱 모듈(Haptic Module, 153), 광 출력부(Optical Output Unit, 154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(151)는 로봇 청소기(500)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예컨대, 디스플레이부(151)는 로봇 청소기(500)에서 구동되는 응용 프로그램의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.
디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 로봇 청소기(500)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 단말기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
음향 출력부(152)는 호신호 수신, 통화모드 또는 녹음 모드, 음성인식 모드, 방송수신 모드 등에서 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(170)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다.
음향 출력부(152)는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(haptic module)(153)은 사용자가 느낄 수 있는 다양한 촉각 효과를 발생시킨다. 햅틱 모듈(153)이 발생시키는 촉각 효과의 대표적인 예로는 진동이 될 수 있다.
광출력부(154)는 로봇 청소기(500)의 광원의 빛을 이용하여 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 로봇 청소기(500)에서 발생 되는 이벤트의 예로는 메시지 수신, 호 신호 수신, 부재중 전화, 알람, 일정 알림, 이메일 수신, 애플리케이션을 통한 정보 수신 등이 될 수 있다.
주행 구동부(160)는 로봇 청소기(500)를 특정 방향으로 또는 특정 거리만큼 이동시킬 수 있다.
주행 구동부(160)는 로봇 청소기(500)의 좌륜을 구동시키는 좌륜 구동부(161) 및 우륜을 구동시키는 우륜 구동부(162)를 포함할 수 있다.
좌륜 구동부(161)는 좌륜을 구동시키기 위한 모터를 포함할 수 있고, 우륜 구동부(162)는 우륜을 구동시키기 위한 모터를 포함할 수 있다.
도 4에서는 주행 구동부(160)가 좌륜 구동부(161) 및 우륜 구동부(162)를 포함하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 본 발명이 이에 한정되지 않는다. 즉, 일 실시 예에서 주행 구동부(160)는 하나의 휠 만으로 구성될 수도 있다.
청소부(190)는 흡입부(191) 또는 걸레질부(192) 중에서 적어도 하나 이상을 포함하여, 로봇 청소기(500) 인근의 바닥 면을 청소할 수 있다.
흡입부(191)는 진공 청소부라 부를 수도 있다.
흡입부(191)는 공기를 흡입하여 로봇 청소기(500) 주변의 먼지나 쓰레기 등의 이물질을 흡입할 수 있다.
이때, 흡입부(191)는 이물질을 모아주는 수단으로써 브러쉬 등을 포함할 수 있다.
걸레질부(192)는 걸레를 로봇 청소기(500)의 바닥 면에 적어도 일부 접촉시킨 상태에서 바닥을 닦을 수 있다.
이때, 걸레질부(192)는 걸레와 걸레를 움직이는 걸레 구동부 등을 포함할 수 있다.
이때, 걸레질부(192)의 걸레는 걸레 구동부를 통해 지면으로부터의 거리가 조절될 수 있다. 즉, 걸레 구동부는 걸레질이 필요한 경우에 걸레가 지면에 접촉되도록 동작할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기의 사시도이다.
도 5를 참조하면, 로봇 청소기(500)는 청소기 본체(50)와 카메라(121) 또는 센싱부(140)를 포함할 수 있다.
카메라(121) 또는 센싱부(140)는 전방에 빛을 조사하고, 반사된 빛을 수신할 수 있다.
카메라(121) 또는 센싱부(140)는 수신된 빛이 돌아오는 시간 차이를 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있다.
청소기 본체(50)는 도 4에서 설명된 구성 요소들 중 카메라(121)와 센싱부(140)를 제외한 다른 구성 요소들을 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기의 저면도이다.
도 6을 참조하면, 로봇 청소기(500)는 도 4의 구성 요소들을 포함할 수 있고, 도 4의 구성에 더해, 청소기 본체(50), 좌륜(61a), 우륜(61b) 및 흡입부(70)를 더 포함할 수 있다.
좌륜(61a) 및 우륜(61b)은 청소기 본체(50)를 주행시킬 수 있다.
좌륜 구동부(161)는 좌륜(61a)을 구동시킬 수 있고, 우륜 구동부(162)는 우륜(61b)을 구동시킬 수 있다.
좌륜(61a) 및 우륜(61b)이 주행 구동부(160)에 의해 회전됨에 따라, 인공 지능 장치(100)는 흡입부(70)를 통해 먼지나 쓰레기 등의 이물질을 흡입할 수 있다.
흡입부(70)는 청소기 본체(50)에 구비되어 바닥 면의 먼지를 흡입할 수 있다.
흡입부(70)는 흡입된 기류 중에서 이물질을 채집하는 필터(미도시)와, 상기 필터에 의해 채집된 이물질들이 축적되는 이물질 수용기(미도시)를 더 포함할 수 있다.
또한, 로봇 청소기(500)는 도 4의 구성에 더해, 걸레질부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
걸레질부(미도시)는 걸레(미도시)와, 걸레를 바닥 면에 접촉시킨 상태에서 회전시키거나 설정된 패턴에 따라 움직이는 모터(미도시)를 포함할 수 있다.
로봇 청소기(500)는 걸레질부(미도시)를 통해 바닥 면을 닦을 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치의 동작 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하에서, 인공 지능 장치(100)는 도 4의 구성 요소들 중 주행 구동부(160) 및 청소부(190)를 포함하지 않는 기기일 수 있다. 인공 지능 장치(100)는 사용자의 스마트 폰, 태블릿 PC와 같은 이동형 단말기일 수 있다.
인공 지능 장치(100)의 프로세서(180)는 댁내의 지도 정보 및 댁내의 미세 먼지 분포 정보를 획득한다(S701).
댁내의 지도 정보는 댁내의 구조를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 댁내의 지도 정보는 댁내에 구비된 가구들의 배치, 댁내의 평면도, 출입문의 위치, 방의 위치, 거실의 위치 등과 같은 정보를 포함할 수 있다.
댁내의 미세 먼지 분포 정보는 댁내의 지도 상에, 분포한 미세먼지 또는 초 미세먼지의 분포를 나타내는 정보일 수 있다.
댁내의 미세 먼지 분포 정보는 댁내의 지도 정보를 이용하여, 얻어질 수 있다.
댁내의 지도 정보 및 댁내의 미세 먼지 분포 정보는 로봇 청소기(500)로부터 수신될 수 있다.
인공 지능 장치(100)의 통신부(110)는 로봇 청소기(500)로부터, 댁내의 지도 정보 및 댁내의 미세 먼지 분포 정보를 수신할 수 있다.
로봇 청소기(500)는 댁내를 청소 경로를 따라 청소를 수행하면서, 미세 먼지 또는 초 미세 먼지를 측정할 수 있다. 이를 위해, 로봇 청소기(500)는 먼지 센서를 구비할 수 있다.
로봇 청소기(500)는 청소 경로를 따라 주행 중, 미세 먼지를 측정하고, 측정된 미세 먼지에 대한 정보를 청소 지도의 해당 구역에 마킹할 수 있다. 이러한 과정을 통해, 로봇 청소기(500)는 미세 먼지 분포 정보를 획득할 수 있다.
인공 지능 장치(100)의 프로세서(180)는 공기 청정기 배치 모델을 이용하여, 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보로부터, 공기 청정기의 배치 위치를 결정한다(S703).
공기 청정기 배치 모델은 딥 러닝 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘에 의해 학습된 인공 신경망 기반의 모델일 수 있다.
공기 청정기 배치 모델은 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습될 수 있다. 인공 지능 장치(100)는 통신부(110)를 통해 AI 서버(200)로부터, 공기 청정기 배치 모델을 획득할 수 있다.
또 다른 예로, 공기 청정기 배치 모델은 인공 지능 장치(100)의 러닝 프로세서(130)에 의해 학습될 수 있다.
공기 청정기 배치 모델은 강화 학습을 통해 학습된 모델일 수 있다.
강화 학습을 통해 공기 청정기 배치 모델을 학습하는 과정을 이하의 도면을 참조하여 설명한다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시 예에 따라, 공기 청정기 배치 모델의 학습 과정을 설명하는 도면이다.
강화 학습을 통하여 학습을 수행함으로써, 파라미터가 결정되거나 지속적으로 업데이트 하는 인공 신경망을, 본 명세서에서는 강화 학습 모델이라 명칭할 수 있다.
공기 청정기 배치 모델(800)은 강화 학습 모델의 일 예일 수 있다.
강화 학습(Reinforcement Learning)은 주로 마르코프 결정 과정(, MDP)에 의하여 수행될 수 있다.
마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)을 설명하면, 첫번째로 에이전트가 다음 행동을 하기 위해 필요한 정보들이 구성된 환경(environment) 이 주어진다.
두번째로, 그 환경에서 에이전트가 환경을 기반으로 어떻게 행동(action)할지 정의한다.
세번째로, 에이전트가 무엇을 잘하면 보상(reward)를 주고 무엇을 못하면 벌점(penalty)을 줄지 정의한다.
네번째로, 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지 반복 경험하여 최적의 정책(policy)을 도출하게 된다.
마르코프 결정 과정을 본 발명에 적용하면, 에이전트는 인공 지능 장치(100) 또는 공기 청정기 배치 모델일 수 있다.
첫번째로, 본 발명에서는 공기 청정기 배치 모델(800)이 다음 행동을 하기 위한 필요한 정보가 구성된 환경인, 댁내의 구조를 나타내는 지도 정보 및 댁내의 미세 먼지 분포 정보가 주어질 수 있다.
두번째로, 본 발명에서는, 공기 청정기 배치 모델(800)이, 주어진 환경을 기반으로, 어떻게 행동(action)을 정의할지, 즉, 공기 청정기를 댁내의 어느 위치에 배치할지를 결정할 수 있다.
세번째로, 공기 청정기 배치 모델(800)이 결정한 공기 청정기의 배치에 따라 공기 청정기가 배치된 후, 댁 내에서, 재 측정된 미세 먼지 농도가 낮을수록, 보상(reward)이 부여되고, 미세 먼지 농도가 높을수록, 벌점(penalty)가 부여될 수 있다.
공기 청정기 배치 모델(800)은 보상 및 벌점에 기초하여, 인공 신경망의 파라미터들을 업데이트할 수 있다.
네번째로, 공기 청정기 배치 모델(800)은 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지, 반복적으로 학습되어, 최적의 정책, 즉, 댁 내의 미세 먼지 농도를 최소화시키기 위한, 공기 청정기의 최적 배치 위치를 획득할 수 있다.
인공 신경망으로 구성된 공기 청정기 배치 모델(800)의 파라미터들은 피드백을 이용하여, 업데이트될 수 있다.
또한, 인공 신경망이 트레이닝됨에 따라, 공기 청정기 배치 모델(800)의 행동 및 행동에 따른 피드백을 이용하여, 획득된 학습 결과가 메모리(170)에 저장될 수 있다.
학습 결과는 댁내 미세 먼지 농도, 또는 사용자의 반응과 같은 피드백을 이용하여 업데이트 되는 공기 청정기 배치 모델(800)의 파라미터를 의미할 수 있다. 그리고, 학습 결과는 공기 청정기 배치 모델(800)을 구성하는 인공 신경망의 일부를 구성할 수 있다.
공기 청정기 배치 모델(800)은 AI 서버(200)에서 인공 신경망을 트레이닝 함으로써 생성될 수 있다. 그리고 트레이닝이 완료되면, 공기 청정기 배치 모델(800)은 인공 지능 장치(100)에 탑재될 수 있다.
한편 공기 청정기 배치 모델(800)은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 공기 청정기 배치 모델(800)의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 공기 청정기 배치 모델(800)을 구성하는 하나 이상의 명령어는 메모리(170)에 저장될 수 있다.
공기 청정기 배치 모델(800)의 학습에 사용되는 환경 또는 상태는 훈련용 입력 파라미터로 명명될 수 있다.
훈련용 입력 파라미터는 댁내의 구조를 나타내는 지도 정보, 댁내의 미세 먼지 분포 정보를 포함할 수 있다.
댁내의 구조를 나타내는 지도 정보(910)는, 댁내의 가구 배치도, 댁내 구조를 상측에서 바라본 평면도, 출입문의 위치, 방들 각각의 위치를 포함할 수 있다. 가구의 위치, 출입문의 위치, 방들 각각의 위치는 좌표일 수 있다.
댁내의 미세 먼지 분포 정보(920)는 댁내의 지도를 복수의 구역들로 구분하고, 구분된 각 구역에서 측정된 미세 먼지 농도를 포함할 수 있다. 미세 먼지 농도 대신, 초 미세 먼지 농도가 사용될 수도 있다.
댁내의 미세 먼지 분포 정보(920)는 댁내의 구조를 나타내는 지도 정보(910)를 포함할 수도 있다.
공기 청정기 배치 모델(800)은 입력된 훈련용 파라미터를 이용하여, 댁내의 구조를 나타내는 지도 상에, 공기 청정기의 배치 위치를 결과 값으로 출력할 수 있다.
공기 청정기의 배치 위치는 좌표로서, 출력될 수 있다.
공기 청정기 배치 모델(800)은 하나 이상의 공기 청정기의 배치 위치를 포함하는 추천 지도(930)출력할 수 있다.
도 9를 참조하면, 공기 청정기의 배치 위치(931, 932)는 추천 지도(930) 상에 인디케이터로 표기될 수 있다.
한편, 인공 지능 장치(100)의 러닝 프로세서(130) 또는 프로세서(180)는 일정 기간이 지난 후, 댁내에서 재 측정된 미세 먼지 분포 정보(940)를 획득하고, 획득된 미세 먼지 분포 정보에 기초하여, 공기 청정기 배치 모델(800)에 리워드 또는 패널티를 부여할 수 있다.
인공 지능 장치(100)의 러닝 프로세서(130) 또는 프로세서(180)는 재 측정된 미세 먼지의 평균 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 평균 농도보다 작아진 경우, 공기 청정기 배치 모델(800)에 리워드를 부여할 수 있다.
미세 먼지의 평균 농도는 로봇 청소기가 댁내의 복수의 구역들 각각에서 측정한 미세 먼지의 농도들의 평균 값일 수 있다.
반대로, 인공 지능 장치(100)의 러닝 프로세서(130) 또는 프로세서(180)는 재 측정된 미세 먼지의 평균 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 평균 농도보다 커진 경우, 공기 청정기 배치 모델(800)에 패널티를 부여할 수 있다.
인공 지능 장치(100)의 러닝 프로세서(130) 또는 프로세서(180)는 공기 청정기 배치 모델(800)에 리워드 또는 패널티 부여를 반복하여, 공기 청정기 배치 모델(800)을 학습시킬 수 있다.
다시, 도 7을 설명한다.
인공 지능 장치(100)의 프로세서(180)는 결정된 공기 청정기의 배치 위치를 포함하는 추천 지도를 출력한다(S705).
일 실시 예에서, 프로세서(180)는 하나 이상의 공기 청정기의 배치 위치를 포함하는 추천 지도를 디스플레이부(151) 상에 표시할 수 있다.
또 다른 예에서, 프로세서(180)는 하나 이상의 공기 청정기의 배치 위치를 음향 출력부(152)를 통해 출력할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(180)는 공기 청정기의 배치 위치가, 거실로 결정된 경우, 공기 청정기를 거실로 배치하라는 음성을 음향 출력부(152)를 통해 출력할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인공 지능 장치(100)는 댁 내, 미세 먼지 분포의 측정을 통해 공기 청정기의 최적 배치 위치를 추천할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 최적의 위치에 공기 청정기를 배치시킬 수 있어, 댁 내의 공기 상황이 크게 개선될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 사용자 화면을 설명하는 도면이다.
인공 지능 장치(100)는 공기 청정기의 배치를 위한 배치 가이드 화면(1000)을 디스플레이부(151)를 통해 표시할 수 있다.
배치 가이드 화면(1000)은 공기 청정기의 대수를 입력하기 위한 대수 입력 항목(1010), 입력된 공기 청정기의 대수에 대한 배치 위치를 나타내는 추천 지도 항목(1030) 및 가이드 텍스트(1050)를 포함할 수 있다.
사용자는 대수 입력 항목(1010)을 통해 공기 청정기의 대수를 입력한다.
인공 지능 장치(100)는 입력된 공기 청정기의 대수에 따라, 하나 이상의 공기 청정기의 최적 배치 위치를 나타내는 추천 지도(1030)를 표시할 수 있다.
즉, 인공 지능 장치(100)는 공기 청정기 배치 모델(800) 및 입력된 대수에 기초하여, 2대의 공기 청정기들의 배치 위치를 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 2대를 입력한 경우, 인공 지능 장치(100)는 추천 지도(1030) 상에, 인디케이터들(1031, 1033)로, 공기 청정기들의 배치 위치를 식별할 수 있다. 각 인디케이터는 컬러를 갖는 원 형상을 가질 수 있으나, 이는 예시에 불과하다.
각 인디케이터의 일 측에는 거실의 특정 구역, 특정 가구의 앞 등과 같이 공기 청정기의 배치 위치를 나타내는 텍스트가 더 표시될 수 있다.
사용자는 댁내의 미세 먼지 분포 상황을 알지 못해도, 배치 가이드 화면(1000)을 통해, 공기 청정기의 배치 위치를 가이드 받을 수 있다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 공기 청정기 배치 모델이 강화 학습됨에 따라 공기 청정기의 최적 배치 위치를 재 추천하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 11 및 도 12에서는 도 10의 실시 예에 따라 2대의 공기 청정기들의 배치 위치를 가이드 받고, 사용자가 해당 위치에 2대의 공기 청정기를 배치한 이후의 상황을 설명하는 도면일 수 있다.
먼저, 도 11을 참조하면, 인공 지능 장치(100)는 로봇 청소기(500)가 재 측정한 댁내의 미세 먼지의 평균 농도를 로봇 청소기(500)로부터 수신할 수 있다.
인공 지능 장치(100)는 미세 먼지의 평균 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 평균 농도보다 작은 경우, 미세 먼지의 악화 상태를 나타내는 미세 먼지 상황 화면(1100)을 디스플레이부(151) 상에 표시할 수 있다.
이 후, 인공 지능 장치(100)는 재 측정된 미세 먼지의 분포 정보에 기초하여, 공기 청정기의 배치 위치를 보정하도록 하는 배치 보정 가이드 화면(1200)을 디스플레이부(151) 상에 표시할 수 있다.
배치 보정 가이드 화면(1200)은 공기 청정기의 변경된 배치 위치들을 나타내는 빨간색 원들(1211, 1213)을 포함하는 재 추천 지도(1210) 및 재 배치를 가이드 하는 가이드 텍스트(1230)를 포함할 수 있다.
사용자는 실시간으로 변하는 댁내의 미세 먼지 분포 상황에 따라, 공기 청정기의 배치 위치의 변경을 가이드 받을 수 있다.
다음으로, 도 13을 설명한다.
도 13 및 도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 인공 지능 시스템의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
도 13 및 도 14는 도 7의 각 단계들을 수행하는 주체를 구분해 놓은 실시 예이다. 각 단계의 구체적은 설명은 도 7의 설명으로 대체한다.
먼저, 도 13을 설명한다.
도 13을 참조하면, 로봇 청소기(500)는 댁내의 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보를 인공 지능 장치(100)의 통신부(110)에 전송한다(S1301).
즉, 인공 지능 장치(100)는 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보를 로봇 청소기(500)로부터, 수신하여, 공기 청정기의 배치 위치를 결정하는데 사용할 수 있다.
인공 지능 장치(100)는 공기 청정기 배치 모델을 이용하여, 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보로부터, 공기 청정기의 배치 위치를 결정한다(S1303).
공기 청정기 배치 모델은 AI 서버(200)로부터 수신되어, 인공 지능 장치(100)에 탑재될 수 있다. 또 다른 예로, 공기 청정기 배치 모델은 로봇 청소기(500)에 의해 학습되어, 로봇 청소기(500)로부터 수신된 모델일 수도 있다.
인공 지능 장치(100)는 결정된 공기 청정기의 배치 위치를 포함하는 추천 지도를 디스플레이부(151)를 통해 표시한다(S1305).
다음으로, 도 14를 설명한다.
도 14를 참조하면, 로봇 청소기(500)의 프로세서(180)는 댁내의 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보를 획득한다(S1401).
로봇 청소기(500)의 프로세서(180)는 공기 청정기 배치 모델을 이용하여, 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보로부터, 공기 청정기의 배치 위치를 결정한다(S1403).
로봇 청소기(500)의 프로세서(180)는 결정된 배치 위치를 포함하는 추천 지도를 생성하고(S1405), 생성된 추천 지도를 통신부(110)를 통해 인공 지능 장치(100)에 전송한다(S1407).
인공 지능 장치(100)는 로봇 청소기(500)로부터 수신된 추천 지도를 디스플레이부(151) 상에 출력한다(S1409).
이와 같이, 도 14의 실시 예에 따르면, 도 7의 각 단계의 수행을 주로, 로봇 청소기(500)가 수행할 수도 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.

Claims (16)

  1. 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치에 있어서,
    댁 내의 미세 먼지 정보에 기초하여, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 추론하는 공기 청정기 배치 모델을 저장하는 메모리; 및
    댁 내의 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보를 획득하고, 상기 공기 청정기 배치 모델을 이용하여, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정보로부터, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 결정하고, 결정된 배치 위치를 출력하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    재 측정된 댁내의 미세 먼지의 농도에 기초하여, 상기 공기 청정기 배치 모델에 리워드 또는 패널티를 부여하여, 상기 공기 청정기 배치 모델을 학습하는
    인공 지능 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 공기 청정기 배치 모델은 딥 러닝 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 통해 강화 학습된 모델이고,
    상기 강화 학습은 마르코프 결정 과정에 의해 수행되는
    인공 지능 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 공기 청정기 배치 모델의 출력 결과로, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정도로부터, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 획득하고,

    인공 지능 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 재 측정된 미세 먼지의 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 농도보다, 낮은 경우, 상기 공기 청정기 배치 모델에 리워드를 부여하고,
    상기 재 측정된 미세 먼지의 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 농도보다, 높은 경우, 상기 공기 청정기 배치 모델에 패널티를 부여하는
    인공 지능 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 공기 청정기 배치 모델에 대한 미래의 리워드가 최고점에 이를 때까지, 반복적으로 학습되는
    인공 지능 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 공기 청정기의 배치 위치를 가이드 하는 배치 가이드 화면을 표시하는 디스플레이부를 더 포함하고,
    상기 배치 가이드 화면은
    상기 공기 청정기의 대수에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 수신된 사용자 입력에 대응하는 공기 청정기들의 배치 위치들을 지도 상에 식별하는 인디케이터를 포함하는
    인공 지능 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 댁내의 지도 정보는 상기 댁내의 구조를 나타내는 지도를 포함하는 정보이고,
    상기 미세 먼지 분포 정보는 상기 지도 상에 미세 먼지의 분포를 나타내는 정보를 포함하는
    인공 지능 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    로봇 청소기와 통신을 수행하기 위한 통신부를 더 포함하고,
    상기 통신부는 상기 로봇 청소기로부터, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정보를 수신하는
    인공 지능 장치.
  9. 공기 청정기의 배치 위치를 가이드하는 인공 지능 장치의 동작 방법에 있어서,
    댁 내의 지도 정보 및 미세 먼지 분포 정보를 획득하는 단계;
    댁 내의 미세 먼지 정보에 기초하여, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 추론하는 공기 청정기 배치 모델을 이용하여, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정보로부터, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 결정하는 단계; 및
    결정된 배치 위치를 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 동작 방법은
    재 측정된 댁내의 미세 먼지의 농도에 기초하여, 상기 공기 청정기 배치 모델에 리워드 또는 패널티를 부여하여, 상기 공기 청정기 배치 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는
    인공 지능 장치의 동작 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 공기 청정기 배치 모델은 딥 러닝 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 통해 강화 학습된 모델이고,
    상기 강화 학습은 마르코프 결정 과정에 의해 수행되는
    인공 지능 장치의 동작 방법
  11. 제10항에 있어서,
    상기 공기 청정기 배치 모델의 출력 결과로, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정도로부터, 상기 공기 청정기의 배치 위치를 획득하는 단계를 더 포함하는

    인공 지능 장치의 동작 방법
  12. 제9항에 있어서,
    상기 재 측정된 미세 먼지의 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 농도보다, 낮은 경우, 상기 공기 청정기 배치 모델에 리워드를 부여하는 단계; 및
    상기 재 측정된 미세 먼지의 농도가 이전에 측정된 미세 먼지의 농도보다, 높은 경우, 상기 공기 청정기 배치 모델에 패널티를 부여하는 단계를 더 포함하는
    인공 지능 장치의 동작 방법
  13. 제12항에 있어서,
    상기 공기 청정기 배치 모델은 상기 공기 청정기 배치 모델에 대한 미래의 리워드가 최고점에 이를 때까지, 반복적으로 학습되는
    인공 지능 장치의 동작 방법
  14. 제9항에 있어서,
    상기 공기 청정기의 배치 위치를 가이드 하는 배치 가이드 화면을 표시하는 단계를 더 포함하고,
    상기 배치 가이드 화면은
    상기 공기 청정기의 대수에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 수신된 사용자 입력에 대응하는 공기 청정기들의 배치 위치들을 지도 상에 식별하는 인디케이터를 포함하는
    인공 지능 장치의 동작 방법
  15. 제9항에 있어서,
    상기 댁내의 지도 정보는 상기 댁내의 구조를 나타내는 지도를 포함하는 정보이고,
    상기 미세 먼지 분포 정보는 상기 지도 상에 미세 먼지의 분포를 나타내는 정보를 포함하는
    인공 지능 장치의 동작 방법
  16. 제9항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는
    로봇 청소기로부터, 상기 지도 정보 및 상기 미세 먼지 분포 정보를 수신하는 단계를 포함하는
    인공 지능 장치의 동작 방법.
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